利用提供的信用卡违约数据集,该数据集来源于 UCI 网站,包含30000条记录和25个变量,其中自变量包括客户的性别、受教育水平,年龄、婚姻状况、信用额度、6个月的历史还款状态,账单金额以及还款金额,因变量 y 表示用户信用还款中是否存在违约,1表示违约,0表示不违约,建立分类模型,并进行验证.请你告诉我如何验证并给我代码.
时间: 2024-03-18 20:41:27 浏览: 23
为了验证分类模型性能,我们可以采用交叉验证的方法。具体步骤如下:
1. 将数据集分为训练集和测试集,一般采用 7:3 的比例。
2. 对训练集进行 K 折交叉验证,比如采用 5 折交叉验证。
3. 在每一折交叉验证中,将训练集分为训练集和验证集,训练模型并在验证集上进行验证。可以采用各种分类模型,比如逻辑回归、决策树、随机森林等。
4. 计算每一折交叉验证的准确率、精确率、召回率和 F1 值等指标,并取平均值作为最终的评价指标。
下面是 Python 代码示例:
```python
import pandas as pd
from sklearn.model_selection import train_test_split, cross_validate
from sklearn.linear_model import LogisticRegression
# 读取数据
data = pd.read_excel('credit_card_default.xls', header=1)
# 特征选择
X = data.iloc[:, :-1]
y = data.iloc[:, -1]
# 划分训练集和测试集
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.3, random_state=0)
# 构建逻辑回归模型
lr = LogisticRegression()
# 交叉验证评估模型
scoring = ['accuracy', 'precision', 'recall', 'f1']
scores = cross_validate(lr, X_train, y_train, cv=5, scoring=scoring)
# 输出指标平均值
print('Accuracy:', scores['test_accuracy'].mean())
print('Precision:', scores['test_precision'].mean())
print('Recall:', scores['test_recall'].mean())
print('F1 Score:', scores['test_f1'].mean())
```
在上述代码中,我们首先读取数据集,然后进行特征选择和训练集/测试集划分。接着,我们构建逻辑回归模型,并采用 5 折交叉验证评估模型性能。最后,输出交叉验证的指标平均值,包括准确率、精确率、召回率和 F1 值等。
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